Search academic texts

Information × Registration Number 0826U000200, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 10-02-2026 popup.evolution o Title Improving the Efficiency of Wireless Sensor Networks Using a Genetic Algorithm Author Yaroslav R. Pyrih, popup.head Mykhailo M. Klymash popup.opponent Yulii M. Boiko popup.opponent Dmytro Mykhalevskyi popup.review Ivan V. Demydov popup.review Marian O. Seliuchenko Description У дисертаційній роботі розв’язано науково-практичне завдання підвищення ефективності функціонування безпровідних сенсорних мереж шляхом розробки методів розміщення сенсорних вузлів та визначення маршруту і множини резервних маршрутів на основі генетичного алгоритму в умовах їх мобільності та різного радіусу дії. Перший розділ присвячено аспектам застосування принципів генетичної еволюції у сучасних мережах. Показано, що генетичний алгоритм (ГА) є одним із найбільш дієвих інструментів оптимізації процесів функціонування мереж у динамічних умовах, що зумовлені зростанням обсягів трафіку, кількості мережевих вузлів та варіативністю їх просторового розташування. Визначено, що ефективність застосування ГА суттєво залежить від їх параметричного налаштування з урахуванням специфіки задачі, архітектури мережі та обчислювального середовища. Запропонована класифікація ГА за критеріями налаштування параметрів, типами фітнес-функцій, видами алгоритмів та сферами їх застосування у мережевих задачах, що сприяє більш глибокому розумінню факторів, які визначають їхню результативність. У другому розділі представлено удосконалений метод визначення маршруту у безпровідній сенсорній мережі (БСМ), який використовує динамічну адаптацію імовірності схрещування та мутації на основі значення фітнес-функції та сукупність генетичних операторів для автоматичної перебудови маршруту при зміні топології та мінімізації його довжини. На основі результатів імітаційного моделювання показано, що розроблений ГА забезпечує суттєве скорочення довжини маршруту – на 47,14% порівняно з жадібним (ЖА) та на 28,39% порівняно з мурашиним алгоритмами (МА) у сценарії з однаковими радіусами дії вузлів, а також у 3 та 2 рази відповідно зменшує кількість переходів. Таким чином, запропоноване рішення демонструє високу стійкість, адаптивність та ефективність оптимізації в усіх розглянутих сценаріях топологічних змін БСМ. У третьому розділі наведено модель БСМ у двовимірному просторі із вузлами різного радіусу дії. Набув подальшого розвитку багатокритеріальний метод маршрутизації в БСМ, який використовує еволюційний механізм пошуку маршруту із фітнес-функцією, побудованою на основі нормалізованих значень мережевих параметрів: Евклідової відстані, рівня втрат даних, затримки передачі даних, та характеристик вузла: рівня заряду батареї, рівня сигналу, вхідного/вихідного ступеня, з урахуванням їх вагових коефіцієнтів, для адаптації утвореного оптимального маршруту та множини резервних маршрутів до обмежених мережевих ресурсів та динамічно змінної топології. Для перевірки ефективності розробленого багатокритеріального ГА здійснено його порівняння із модифікованими ЖА та МА, використовуючи імітаційне моделювання. На основі отриманих результатів показано, що для комплексного критерію, який об’єднює 6 окремих, розроблений БГА формує оптимальний маршрут, який є на 15.75% коротшим порівняно з МА, при цьому ЖА не здійснює успішне формування маршруту. Подальше застосування багатокритеріального методу розглянуто у контексті «розумного міста» для формування маршрутів транспортних засобів (ТЗ) з урахуванням трьох ключових критеріїв: довжини маршруту, рівня завантаженості та недоступності доріг, що дозволило забезпечити зменшення часу руху ТЗ на 15.28% порівняно із МА, тоді як застосування ЖА не призвело до успішного досягнення точки прибуття. Це підтверджує універсальність розробленого методу та його придатність як для задач БСМ, так і для інтелектуальних транспортних систем. Четвертий розділ присвячено розв'язанню проблеми розміщення сенсорних вузлів на площині при мінімізації перекриття зон їх дії. Вперше запропоновано метод просторового розміщення вузлів БСМ на основі модифікованого ГА, що здійснює оцінку площини через щільність розміщення вузлів із застосуванням штрафів та врахуванням мінімальної міжвузлової відстані для визначення їх оптимальних конфігурацій у процесі еволюційного відбору, що дало змогу мінімізувати надлишкове перекриття із урахуванням різних радіусів дії як при створенні нової мережі, так і при інтеграції нових вузлів в існуючу топологію. Реалізовано програмний модуль, який являє собою спеціалізоване програмне забезпечення, що призначене для моделювання та симуляційних досліджень функціонування БСМ з урахуванням динамічно змінної топології та обмеженості енергетичних і мережевих ресурсів. На основі результатів моделювання встановлено, що запропонований метод забезпечує ефективний баланс між максимальною кількістю встановлених вузлів та мінімізацією їх просторового перекриття у порівнянні із жадібним, рівномірним та випадковим. Registration Date 2026-01-30 popup.nrat_date 2026-01-30 Close